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基于矢量量化技术的图像实时压缩芯片的研究

作　者: 王冬芳
导　师: 余宁梅
学　校: 西安理工大学
专　业: 微电子学与固体电子学
关键词: 矢量量化 图像编码 实时 超大规模集成电路
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


图像压缩算法的研究具有重大的经济意义,历来是图像研究领域的热点课题。目前流行的图像压缩标准由于高昂的专利费用和高系统配置要求的限制,不适合于某些低成本、实时性要求强的场合。矢量量化技术是一种有效的数据压缩技术,由于其算法简单,具有较高的压缩率,因而被广泛应用于图像压缩编码领域。本论文通过对矢量量化技术基本理论进行分析,首先提出了图像块动态划分、码书方向性分类设计和EBNNS快速搜索三种矢量量化改进算法,然后将这三种改进算法结合组成了PDVQ图像编码系统。与普通矢量量化相比,PDVQ图像编码系统在保证重建图像质量前提下,缩短了编码时间并提高了压缩比。在对PDVQ图像编码系统进行VLSI实现时,为保证系统的实时处理速度,采用了分时复用、分布式计算和流水线等设计技术,并基于0.35μm CMOS工艺,设计完成了PDVQ芯片。试制的PDVQ芯片面积为2.08×2.08mm2,经测试该芯片逻辑功能正确。在3.3V的供电电压下,芯片最高工作频率可达100MHz,功耗为343mW。对于分辨率为512×512的中等复杂度标准灰度图像"Airplane"进行测试,PDVQ芯片编码此幅图像的压缩率可达21.51,重建图像的PSNR为26.95,在100MHz的工作频率下,编码此幅图像的时间小于20ms,表明芯片每秒可以处理50帧左右的该类图像。为进一步提高PDVQ芯片的编码速度和编码质量,论文提出了码书取反旋转压缩、均值与矢量量化分类编码和左相关区间编码三种优化算法,并对这三种算法进行了仿真分析。论文结合这三种优化算法和EBNNS算法一起组成了新的图像编码系统——左相关分类编码系统,该编码系统和PDVQ图像编码系统相比,码书尺寸减少了一半,同时具有更好的重建图像质量。本论文基于Altera公司cycloneⅡ系列EP2C35F672C6芯片对左相关分类编码系统的VLSI结构进行了FPGA验证,实验结果表明,用该FPGA芯片实现的左相关分类编码系统的时钟频率可以达到100MHz,在该时钟频率下对同样一幅分辨率为512×512的中等复杂度标准灰度图像‘’Airplane"进行编码大约需要8.27ms,与PDVQ芯片相比快了约11ms,这一速度足够完成分辨率为1024×1024该类图像的实时传输,同时该系统编码此幅图像的压缩率为18.5,重建图像的PSNR为28.15。因此,论文提出的PDVQ图像编码系统和左相关分类编码系统在VLSI技术实现后,都能够满足图像实时传输的需要。

全文目录


摘要  3-5
Abstract  5-11
1 绪论  11-21
  1.1 图像编码算法在国内外发展状况  11-14
    1.1.1 视频编码的发展  11-12
    1.1.2 静止图像编码方法的发展  12-14
  1.2 矢量量化技术的发展  14-17
    1.2.1 失真测度计算方法的发展  14-15
    1.2.2 码字删除准则的发展  15-16
    1.2.3 基于码书约束的快速算法的发展  16-17
  1.3 基于矢量量化算法的VLSI技术的研究状况  17-19
  1.4 论文研究目的及意义  19
  1.5 论文主要内容  19-21
2 矢量量化技术简介  21-27
  2.1 矢量量化的理论基础  21-22
  2.2 矢量量化的定义  22-23
  2.3 矢量量化图像压缩简介  23-24
  2.4 矢量量化的关键技术  24-25
    2.4.1 码书设计  24-25
    2.4.2 匹配搜索算法  25
  2.5 矢量量化的相关概念  25-26
    2.5.1 失真测度  25-26
    2.5.2 峰值信噪比  26
    2.5.3 压缩率  26
  2.6 本章小结  26-27
3 PDVQ图像编码系统算法研究  27-51
  3.1 普通矢量量化算法简介  27-29
  3.2 EBNNS快速码字搜索算法简介  29-33
    3.2.1 和值不等式判据的推导  29-30
    3.2.2 等和值块扩展最近邻搜索算法简介  30-33
  3.3 码书方向性分类算法  33-37
    3.3.1 图像块灰度方向的分类方法  33-35
    3.3.2 阈值选取  35-36
    3.3.3 方向性分类码书的性能测试  36-37
  3.4 基于预测的相关矢量量化算法  37-43
    3.4.1 图像块动态划分编码算法的引入  37-38
    3.4.2 图像块动态划分算法的基本原理  38-39
    3.4.3 相关度阈值的选取  39-40
    3.4.4 PDVQ算法分析  40-43
  3.5 PDVQ图像编码系统  43-50
    3.5.1 PDVQ图像编码系统的工作原理  43-45
    3.5.2 码书参数选择  45-47
    3.5.3 方向判定准则的简化  47-49
    3.5.4 PDVQ图像编码系统性能分析  49-50
  3.6 本章小结  50-51
4 PDVQ图像编码系统的VLSI结构设计  51-67
  4.1 PDVQ图像编码电路参数确定  51
  4.2 PDVQ图像编码电路系统构成  51-53
  4.3 PDVQ图像编码电路系统的工作流程  53-55
  4.4 系统中主要功能模块的电路设计  55-66
    4.4.1 缓冲器模块  55-56
    4.4.2 分类模块  56-63
    4.4.3 码书地址编码模块  63-65
    4.4.4 MAE计算模块  65-66
  4.5 本章小结  66-67
5 PDVQ图像压缩芯片的ASIC设计与测试  67-86
  5.1 PDVQ芯片的ASCI设计与封装  67-70
    5.1.1 PDVQ芯片的ASCI设计  67-69
    5.1.2 PDVQ芯片封装  69-70
  5.2 PDVQ芯片的基本仿真结果  70-71
    5.2.1 输入图像的读取顺序  70
    5.2.2 输入数据的控制信号  70
    5.2.3 芯片工作时序  70-71
  5.3 基本测试系统平台  71-72
  5.4 PDVQ芯片电路参数测试  72-75
    5.4.1 图像读入的控制时序正确性测试  72-73
    5.4.2 芯片工作频率及编码速度测试  73-74
    5.4.3 工作电压测试  74-75
    5.4.4 工作功耗分析  75
  5.5 基本逻辑功能测试  75-82
    5.5.1 图像相关性判断正确性测试  76-77
    5.5.2 图像块方向性判断正确性测试  77-79
    5.5.3 码字匹配正确性判断  79-82
  5.6 整幅静止灰度图像压缩测试  82-83
  5.7 PDVQ图像压缩芯片的简单应用  83-84
  5.8 本章小结  84-86
6 PDVQ图像编码系统的算法优化  86-112
  6.1 码书旋转反色压缩算法  86-91
    6.1.1 码书旋转压缩的基本原理  86-88
    6.1.2 码书反色压缩的基本原理  88-89
    6.1.3 2R码书的EBNNS搜索方法  89-90
    6.1.4 2R码书性能测试  90-91
  6.2 均值与矢量量化分类编码算法  91-96
    6.2.1 分类编码算法的基本原理  91-93
    6.2.2 分类编码算法的性能测试  93-96
  6.3 基于2R码书的分类算法  96-99
    6.3.1 码书优化  96-97
    6.3.2 码书搜索范围  97-98
    6.3.3 性能测试  98-99
  6.4 相关性编码算法  99-105
    6.4.1 相关继承图像编码算法  100-103
    6.4.2 左相关区间编码算法  103-105
  6.5 左相关分类矢量量化图像编码系统  105-111
    6.5.1 LCCVQ编码系统的算法流程  105
    6.5.2 LCCVQ编码系统的编码算法  105-107
    6.5.3 解码算法  107-109
    6.5.4 与PDVQ图像编码系统的性能对比  109-111
  6.6 本章小结  111-112
7 左相关分类编码系统的VLSI设计  112-127
  7.1 系统工作模式  112-113
  7.2 左相关分类编码电路系统的构成  113-115
    7.2.1 电路参数选择  113-114
    7.2.2 电路系统结构框图  114-115
  7.3 电路系统的工作流程  115-117
  7.4 关键模块的电路结构  117-120
    7.4.1 左相关编码电路结构  117-118
    7.4.2 EBNNS-VQ编码电路结构  118-120
  7.5 RTL代码仿真  120-124
    7.5.1 基本逻辑功能测试  120-123
    7.5.2 编码系统的性能测试  123-124
  7.6 FPGA功能验证  124-126
    7.6.1 时钟报告  124-125
    7.6.2 面积报告  125-126
    7.6.3 功能测试  126
  7.7 本章小结  126-127
8 结束语  127-129
  8.1 主要结论  127-128
  8.2 今后研究工作设想  128-129
致谢  129-130
参考文献  130-137
作者在攻读博士学位期间的研究成果  137-138

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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